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（请给出正确答案）
本题利用MURDER.RAW中的数据。
(i)利用1990年和1993年的数据， 用混合OLS估计方程
(iv)做第(ii)部分中的同样回归，但求异方差-稳健的t统计量。结果如何？
(v)你认为
的哪个1统计量更值得信赖， 是通常的!统计量还是异方差-稳健的1统计量？为什么？
答案
更多“本题利用MURDER.RAW中的数据。(i)利用1990年和1993年的数据， 用混合OLS估计方程(iv)做第(ii)部”相关的问题
第1题
本题利用HPRICE1.RAW中的数据。
(i)估计模型
并以通常的OLS格式报告结论。
(ii)当lotsize=20000，scrft=2500和bdrms=4时，求出log(price) 的预测值。利用6.4节中的方法，在同样的解释变量值的情况下，求出price的预测值。
(iii)就解释price中的变异而言，决定你是偏好第(i)部分中的模型，还是偏好模型
第2题
本题利用数据集401KSUBS.RAW。
(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验，并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。
(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后，求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗？
第4题
利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机练习C8。)
(i)利用OLS估计模型
以常用形式报告结果。在5%的显著性水平上，相对一个双侧备择假设，β统计显著异于零吗？在1%的显著性水平上呢？
(ii)log(income)和prppov的相关系数是多少？每个变量都是统计显著的吗？报告双侧P值。
(iii)在第(i)部分的回归中增加变量log(hseval)。解释其系数并报告
的双侧p值。
(iv)在第(ii)部分的回归中，log(income)和prppov的个别统计显著性有何变化？这些变量联合显著吗？(计算一个p值。)你如何解释你的答案？
(v)给定前面的回归结果，在确定一个地区的种族构成是否影响当地快餐价格时，你会报告哪一个结果才最为可靠？
第5题
本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。
(i)计算变量prc fat的一阶自相关系数。你认为prc fat包含单位根吗？失业率也一样吗？
(ii)估计一个将prc fal的一阶差分Aprcfat与计算机习题C10.11第(vi) 部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量：不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？
(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)计算机习题C10.11第(vi)部分中的回归。]
第6题
本题要用到TRAFFIC2.RAW中的数据。加州1981年至1989年交通事故的这些月度观测在第10章计算机习题11中曾被使用过。
(i)利用标准的迪基-富勒回归， 检验Itotacc， 是否具有单位根。在2.5%的显著性水平上， 你能拒绝单位根的存在吗？
(ii)现在，在第(i)部分的检验中增加两个滞后变化，并计算增广迪基-富勒检验。你得到什么结论？
(iii)在第(ii) 部分的ADF回归中增加一个线性时间趋势变量。现在情况又将如何？
(iv)根据第(i) 部分至第(ii) 部分的结论， 你认为对I to tacc， 的最好刻画是：一个Ⅰ(1)过程还是一个含有线性时间趋势的Ⅰ(O)过程？
(v)在一个ADF回归中， 利用两个滞后项来检验致死交通事故百分数pre fat是否存在单位根。在此情形中，包含一个线性时间趋势与否是否有关系？
第7题
和工资序列数据。变量gwage 232是232部门平均工资的月增长率(以对数形式变化)， getup 232是232部门的就业增长率，gmwage是联邦最低工资的增长率， 而gcpi是(城市) 消费者价格指数的增长率。
(i)将变量gwage 232对gmwage和gCP I进行回归。你认为
的符号和大小合理吗？请加以解释。gmwage在统计上显著吗？
(ii)在第(i) 部分的方程中增加gmwage的1~12阶滞后变量。为了估计第232部门中最低工资的增加对平均工资增长率的长期影响，你认为有必要包括这些滞后变量吗？请加以解释。
(iii)将变量getup 232对gmwage和gcpi进行回归。最低工资增长看起来对同期的gen up 232有影响吗？
(iv)在就业增长方程中增加gmwage的1~12阶滞后变量。在短期或长期中， 最低工资的提高对就业增长具有统计显著的影响吗？请加以解释。
第8题
本题需要使用ELEM 94-95中的数据， 也可参见计算机习题C 4.10。
(i) 利用所有数据， 将lavg sal对bs， lenrol， Istaff和lunch进行回归。报告bs的系数及其常用标准误和异方差-稳健标准误。你对
的经济显著性和统计显著性得到什么结论？
(ii)现在去掉四个bs＞0.5的观测，即平均福利(假设)占平均薪水50%以上的观测。bs的系数又是多少？利用异方差-稳健标准误来判断，它在统计上显著吗？
(iii)验证bs＞0.5的四个观测分别为68、1127、1508和1670。为它们各定义一个虚拟变量。(你可以称它们为d68、d1127、d 1508和d 1670.) 把它们添加到第(i) 部分的回归中， 验证其他变量的OLS系数及其标准
误与第(ii)部分中的结果相同。在5%的显著性水平上，这四个虚拟变量中哪个变量的t统计量在统计上显著不等于0？
(iv)在这个数据集中，验证第(iii)部分回归中具有最大学生化残差(该虚拟变量的t统计量最大)的数据点对OLS估计值具有很大的影响。(即利用除去具有最大学生化残差的数据点之外的所有观测进行OLS回归。)依次去掉bs＞0.5的每个观测都具有重要影响吗？
(v) 即便在大样本中， 就OLS对单个观测的敏感性而言， 你有何结论？
(vi) 在第(iji) 部分， 验证LAD估计量对包含这些观测不是很敏感。
第9题
(i)将lavgsal对bs进行简单回归。斜率估计值在统计上显著异于0吗？它在统计上显著地异于-1吗？
(ii)在第(i)部分的回归中增加变量lenrol和istaff。bs的系数有何变化？这种情形与教材表4-1中的情形相比如何？
(iii)第(ii)部分中bs系数的标准误为何比第(i)部分中的标准误更小？(提示：当增加变量lenrol和Istaff后，对误差方差和多重共线性会造成什么样的影响？)
(iv)Istaff的系数为何为负？它的绝对值算大吗？
(v)在回归中再添加变量lunch。保持其他条件不变，教师会因教育那些家庭条件不好的学生而得到补偿吗？请解释你的结论。
(vi)总之，你利用ELEM94_95.RAW得到的结论，与教材4-1在形式上一致吗？
第10题
本题利用401KSUBS.RAW中的数据。
(i) 计算样本中nettfa的平均值、标准差、最小值和最大值。
(ii) 检验假设平均nettfa不会因为401(k) 资格状况而有所不同， 使用双侧对立假设。估计差异的美元数量是多少？
(iii)根据计算机习题C7.9的第(ii)部分，e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的，起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e40lk作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在，估计401(k)资格的美元效应是多少？
(iv) 在第(iii) 部分估计的模型中， 增加交互项e401k·(age-41) 和e401k·(age-41)2 。注意样本中的平均年龄约为41岁，所以在新模型中，e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著？
(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值，401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗？请解释。
(vi) 现在， 从模型中去掉交互项， 但定义5个家庭规模虚拟变量：fsize l， j size2，f size 3， f size 4和f size 5。对有5个或5个以上成员的家庭， fsize 5等于1。在第(iii) 部分估计的模型中， 增加家庭规模虚拟变量， 记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗？
(vii) 现在， 针对模型
在容许截距不同的情况下， 做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR， 从第(vi) 部分得到，因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和SSRUR=SSR1+SSR2 +…+SSR5 ， 其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白，无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率)，而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此，带检验的约束个数是q=20，而且无约束模型的df为9275-30=9245。
第11题
本题使用LOANAPP.RAW中的数据。
(i)有多少个观测的obrat＞40，即其他债务负担超过其总收入的40%？
(ii)在计算机习题C7.8中，去掉o brat 40的观测，重新估计第(iii)部分中的模型。white的系数估计值和t统计量将会怎样？
(iii)
看起来对所使用的样本过度敏感吗？
